【源码】基于Python的数据仓库与数据挖掘大作业

项目简介

本项目是基于Python的数据仓库与数据挖掘应用，主要通过多种机器学习算法对患者肺损伤数据开展分类和聚类分析，为医疗决策提供辅助支持。项目涉及数据预处理、特征选择、分类器实现与评估、聚类算法应用及效果评估等多个关键环节。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据进行缺失值填充和归一化处理，保障数据质量。
2. 特征选择：运用互信息、chi方、递归特征筛选等多种方法降低特征维度，提升模型效率。
3. 分类器实现：实现K近邻分类器，对比支持向量机分类器、AdaBoost分类器等多种分类器效果。
4. 聚类算法应用：采用K - means、DBSCAN和Spectral Clustering等算法进行数据聚类分析。
5. 聚类效果评估：计算聚类的纯度（purity）和Rand Index，评估聚类结果准确性。
6. 可视化：通过可视化模块展示分类和聚类结果，方便直观理解。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python环境。
2. 安装项目所需依赖库，如pandas、numpy、scikit - learn、seaborn等。
3. 在Python环境中运行main.py文件，依据命令行参数选择合适的分类或聚类算法及参数。
4. 运行程序后，将生成分类和聚类结果以及相应的可视化图表。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】